NVIDIA Nemotron 3 Ultra 在成本上优于顶级的闭源模型，提供了领先的性能，并借助最大且应用最广泛的 AI 代理编排平台实现。
LangChain 对其 Deep Agents 进行了优化，使其能够更好地适配 NVIDIA Nemotron 3 Ultra，在开源模型中取得了最高的准确度，同时完成了更多任务，实现了更高的吞吐量，并且每次运行的推理成本比领先的闭源模型低 10 倍。
根据 LangChain 的 Deep Agents 基准测试结果，Nemotron 3 Ultra 在商业任务处理能力上已达到与得分最高的闭源模型相当的水平。在此过程中，无需对模型进行任何重新训练，所有性能提升均来自于对模型所处环境的优化，而非模型本身的改动。
通过使用 NVIDIA Nemotron 3 Ultra，团队可以将成本降低至十分之一，从而能够持续进行评估，加速实验进程，并为企业内部更多业务构建专门的代理。
LangChain 的代理工程平台每月下载量已超过 2000 万次。通过专门为 NVIDIA Nemotron 3 Ultra 优化其 Deep Agents，该平台能够支持高性能代理，完成更多任务，运行速度更快，并为企业提供一个完全开放的堆栈，供其进行定制、拥有和部署。
LangChain 的联合创始人兼首席执行官 Harrison Chase 表示：“构建更优越代理的方法在于持续改进模型周围的系统。当团队能够将记忆、工具使用、评估和模型行为结合起来进行调整时，这些方面会产生复利效应。我们与 NVIDIA 的合作表明，企业可以在保持对所构建代理系统控制权的同时，从开放堆栈中获得强大的性能。”
Abridge、Amdocs 和 Box 正在将其专门的代理直接嵌入其平台；全球系统集成商 EY 也在扩展其 NVIDIA 实现能力，围绕 LangChain Deep Agents 的 NVIDIA NemoClaw 蓝图，帮助客户在高价值工作流程中定制、评估和管理专门的代理。
NVIDIA 的创始人兼首席执行官 Jensen Huang 最近与 Chase 进行了交流，讨论了为何在过去六个月中，企业级 AI 取得了显著的实用性飞跃。
优化工程而非微调
LangChain 团队使用其公开的 Deep Agents 基准测试套件对 Nemotron 3 Ultra 进行了测试，随后分析了深度代理的执行跟踪，以精确找出其失分之处。团队没有选择重新训练模型，而是通过调整系统提示、工具描述和中间件等方式，对代理所处的环境进行了优化。
现在，任何使用 LangChain Deep Agents 和 Nemotron 3 Ultra 的开发者都可以直接应用这些优化——经过调整的配置可以直接通过 LangChain 获取。
可自主拥有的开放堆栈
NVIDIA NemoClaw for LangChain Deep Agents 是一个开放的参考蓝图，它将这些工作打包，供企业构建自己的专用 AI 系统——包括模型、工具和运行时，并针对其特定工作流程进行优化。该蓝图结合了针对 Nemotron 3 Ultra 优化的 LangChain Deep Agents 代码，以及用于安全执行代理操作的 NVIDIA OpenShell 安全运行时。
一个开放的模型、一个开放的代理环境和一个开放的安全运行时，意味着企业可以拥有端到端的完整堆栈。他们可以根据自身业务的独特优势进行定制，持续改进，并在任何地方进行部署——无论是他们自己的基础设施、私有云还是符合自身治理要求的环境。
随着代理承担更多高风险的工作，这种自主性变得更加重要。AI 从简单的问答助手转变为能够操作核心系统的代理，这改变了企业从 AI 中获得的价值。
NemoClaw for LangChain Deep Agents 和经过优化的 Nemotron 3 Ultra 模型配置现已可用。开发者可以直接从 LangChain 获取经过优化的 Deep Agents，或者将 NemoClaw for LangChain Deep Agents 蓝图作为起点，从头开始构建自己的专用代理。
入门指南
LangChain 的开发者可以通过 Baseten、Crusoe Cloud、DeepInfra、Fireworks、Nebius 和 Together AI 等平台访问 Nemotron 3 Ultra，从而获得一条直接、托管的路径，以便在生产环境中部署经过优化的代理。
EY 可以帮助企业立即开始构建自己的专用代理，利用这个开放的软件堆栈。
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